Выбор исследовательского плана

Даже в том случае, когда исследователь четко осознал, в чем заключаются содержательные вопросы, на которые он хочет получить ответ в ходе выборочного обследования; ему не стоит торопиться составлять анкету и нанимать интервьюеров. Прежде ему нужно поразмыслить над тем, какого рода логику анализа данных он собирается использовать, после того как эмпирические данные будут получены. Для того, чтобы сведения о людях, группах или сообществах (об их поведении, установках или других чертах) можно было рассматривать в качестве доказательства каких-то теоретических гипотез, следует сначала решить, что именно можно считать доказательством в данном случае, по каким правилам будут строиться логические сопоставления и статистические выводы, иными словами, необходимо выбрать принципиальный исследовательский план.

В планировании выборочного опроса исследователи исходят приблизительно из тех же соображений: сравнение «случаев», подгрупп, сравнение типа «до — после». Здесь мы рассмотрим лишь самые общие типы исследовательских планов, используемых в выборочных опросах.

Первый шаг в планировании опроса — это принятие решения о том, что считать единицей анализа. В простейшем случае мы стремимся приписать каждому индивиду (респонденту) определенное значение по каждой переменной. Предположим, наша цель заключается в том, чтобы на основании опроса 2000 респондентов узнать, как распределены в генеральной совокупности «партийная принадлежность», «судимость» и некоторые другие переменные, а кроме того, мы собираемся проанализировать связь этих переменных с полом, возрастом и семейным статусом. Некоторые из переменных будут строго количественными, другие будут описываться как качественные признаки. В любом случае нам нужно будет охарактеризовать каждого респондента по каждой переменной. В результате мы сможем построить структурированную матрицу данных, подобную той, что изображена в табл. 1. В столбцах этой матрицы содержится вся информация о респондентах, которые здесь и являются единицами анализа (или «случаями»). Именно их свойства нам предстоит оценивать, сравнивать в поисках взаимосвязей и т. п.

Таблица 1

Пример матрицы данных типа «респонденты х переменные»